KR102498979B1 - 무선 이어버드 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자가 무선 이어버드 장치를 피부에 접촉하거나 근접하여 사용할 시에 사용자의 체온(특히, 심부 체온(Core Body Temperature))을 보다 정확하게 감지하며, 감지된 체온을 이용한 사용자의 신체 상태 등을 판단할 수 있는 무선 이어버드 장치에 관한 것이다.
본 발명인 무선 이어버드 장치는 사용자가 귀에 착용한 때 전면부가 사용자의 이각에 접하거나 근접하는 본체부와, 본체부의 하단에 연결되는 연장부로 구성되는 적어도 하나 이상의 무선 이어버드로 구성되며, 적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부의 전면부에는 음 방출홀과, 온도 센서가 형성되며, 본체부의 수용 공간에 장착되며 온도 센서로부터의 제 1 감지값을 인가 받아 인공 지능에 의해 학습된 분석 데이터를 이용하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 데이터 프로세서를 포함하는 것이 바람직하다.

Description

무선 이어버드 장치{WIRELESS EARBUDS DEVICE}
본 발명은 사용자가 무선 이어버드 장치를 피부에 접촉하거나 근접하여 사용할 시에 사용자의 체온(특히, 심부 체온(Core Body Temperature))을 보다 정확하게 감지하며, 감지된 체온을 이용한 사용자의 신체 상태 등을 판단할 수 있는 무선 이어버드 장치에 관한 것이다.
무선 음향 변환 장치는 이어폰, 이어버드, 헤드셋 등의 음향 장치를 포하며, 전자 디바이스(예를 들면, 스마트폰, 테블릿 등)와 무선 통신으로 통신을 수행하면서, 음향 재생, 전화 통화 등을 수행하는 장치이다.
종래의 무선 음향 변환 장치는 착용자에게 위의 음향 재생이나 전화 통화 이외의 다른 건강 유지나 치료를 위한 기능을 제공하고 있지 못했다.
본 발명은 사용자가 무선 이어버드 장치를 피부에 접촉하거나 근접하여 사용할 시에 사용자의 체온(특히, 심부 체온(Core Body Temperature))을 보다 정확하게 감지하며, 감지된 체온을 이용한 사용자의 신체 상태 등을 판단할 수 있는 무선 이어버드 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명인 무선 이어버드 장치는 사용자가 귀에 착용한 때 전면부가 사용자의 이각에 접하거나 근접하는 본체부와, 본체부의 하단에 연결되는 연장부로 구성되는 적어도 하나 이상의 무선 이어버드로 구성되며, 적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부의 전면부에는 음 방출홀과, 온도 센서가 형성되며, 본체부의 수용 공간에 장착되며 온도 센서로부터의 제 1 감지값을 인가 받아 인공 지능에 의해 학습된 분석 데이터를 이용하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 데이터 프로세서를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부에는 사용자의 피부와의 거리를 측정하는 근접 센서가 장착되며, 데이터 프로세서는 근접 센서로부터의 측정된 거리인 제 2 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것이 바람직하다.
또한, 적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부에는 사용자의 운동량이나 운동 정보인 제 3 감지값을 감지하는 동작 센서가 장착되며, 데이터 프로세서는 동작 센서로부터의 제 3 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것이 바람직하다.
또한, 적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부에는 광혈류량 센서가 장착되며, 데이터 프로세서는 광혈류량 센서로부터의 광혈류량인 제 4 감지값으로부터 심박 변이도를 산정하고, 산정된 심박 변이도를 고려하여 제 1 감지값을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것이 바람직하다.
또한, 데이터 프로세서는 복수의 무선 이어버드 각각이 복수의 위치들로부터의 제 1 감지값들을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것이 바람직하다.
또한, 데이터 프로세서는 인체 리듬과 심부 체온 간의 상관 관계에 대한 예측 데이터를 이용하여 연속적인 심부 체온들로부터 사용자의 수면 품질을 판단하는 것이 바람직하다.
또한, 데이터 프로세서는 감정 분석을 위한 분석 데이터를 판독하고, 심부 체온이나 심박 변이도 중의 적어도 하나 이상을 이용하여 사용자의 감정 분석하는 것이 바람직하다.
또한, 데이터 프로세서는 판단 데이터를 이용하여 심부 체온에 따른 건강 상태를 판단하는 것이 바람직하다.
또한, 적어도 하나 이상의 무선 이어버드의 본체부에는 광 조사부가 장착되며, 데이터 프로세서는 판단된 건강 상태에 따라 광 조사부를 제어하여 광 조사 기능을 수행하는 것이 바람직하다.
본 발명은 사용자가 무선 이어버드 장치를 피부에 접촉하거나 근접하여 사용할 시에 사용자의 이각의 온도로부터 고막 온도 및/또는 심부 체온을 보다 정확하게 산정하여, 사용자의 신체 상태(감정 상태, 수면 품질, 건강 상태 등)를 판단하여 광 조사를 수행하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 무선 이어버드 장치의 사시도이다.
도 2는 도 1의 무선 이어버드 장치를 포함하는 체온 측정 시스템의 구성도이다.
이하에서, 본 발명은 실시예와 도면을 통하여 상세하게 설명된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다", 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성(또는 설정)된"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)"것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성(또는 설정)된 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명에 따른 무선 이어버드 장치의 사시도이다.
무선 이어버드 장치는 한 쌍의 무선 이어버드(30L, 30R)나 하나의 무선 이어버드로 구성될 수 있다. 본 실시예에서, 무선 이어버드(30L, 30R) 각각은 동일하거나 대칭적인 외형을 지니며, 무선 이어버드 장치(30)로 통칭된다.
무선 이어버드 장치(30)는 착용자나 사용자가 귀에 착용한 때 전면부가 착용자의 이각(concha)에 접하거나 근접하도록 귀에 삽입되며 후면부가 외부에 노출되는 본체부(31)와, 본체부(31)의 하단에 연결되어 배터리 등을 수용하는 연장부(33) 등을 포함하여 구성된다.
본체부(31)는 내부에 수용 공간에 형성되며, 수용 공간에는 무선 이어버드 장치(30)의 제어적 구성(도 2에 기재됨)이 삽입 장착된다. 본체부(31)는 귀에 삽입되어 이각에 접하거나 근접할 수 있는 크기로 형성된다.
본체부(31)의 전면부(31a)에는 음향 방출을 위한 음 방출홀(3a)과, 무선 이어버드 장치(30)의 본체부(31) 또는 수용 공간과 사용자의 피부 간의 간격 측정을 위해 관통된 감지홀(11a)과, 광 조사를 위한 광 관통홀(17a) 등의 관통홀들이 형성된다. 또한, 본체부(31)의 전면부(31a)에는 사용자의 피부에 접촉되거나 근접되도록 원적외선(FIR) 온도 센서(9)와, 광혈류량(PPG) 센서(15) 등이 장착된다.
FIR 온도 센서(9)는 인체의 이각에 접하거나 근접할 수 있으며, 다른 부위(예를 들면, 이마 등)에도 접촉되거나 근접하게 위치될 수 있다. 인체의 귀의 대부분은 외부 공기와 많은 부분이 접촉하여 외부 온도의 영향을 많이 받게 되며, 심부 체온과의 온도차가 상당히 존재하게 되나, 이각의 경우는 외부 공기와의 접촉이 상대적으로 적게 되어 심부 체온에 근접한 온도를 지니게 된다. 본체부(31)의 FIR 온도 센서(9)는 이러한 이각의 온도 특성을 이용하기 위해 이각에 접촉되거나 근접되는 것이 바람직하다.
도 2는 도 1의 무선 이어버드 장치를 포함하는 체온 측정 시스템의 구성도이다.
체온 측정 시스템은 사용자의 피부에 접촉하거나 근접하여 감지 온도를 측정하는 무선 이어버드 장치(30)를 포함하여 구성된다. 무선 이어버드 장치(30L, 30R) 각각은 도 2의 무선 이어버드 장치(30)와 동일한 제어적 구성으로 구성될 수 있다.
무선 이어버드 장치(30)는 연장부(33) 내에 수용되는 배터리를 구비하며 사용 전원을 공급하는 전원부(1)와, 본체부(31)의 수용 공간에 장착되며 데이터 프로세서(29)로부터 음향 신호를 인가 받아 음 방출홀을 통하여 음향을 방출하는 스피커(3)와, 본체부(31)의 수용 공간에 장착되며 음향을 획득하여 데이터 프로세서(29)에 인가하는 마이크(5)와, 본체부(31)의 수용 공간에 장착되며 전자 통신 장치(50)나 다른 무선 이어버드 등과 무선 통신을 수행하는 통신부(7)와, 온도를 감지하여 감지 온도(이하, '제 1 감지값' 이라 함)를 데이터 프로세서(29)에 인가하는 FIR 온도 센서(9)와, 본체부(31)의 수용 공간에 장착되며 피부와의 간격을 측정하여 측정 거리(이하, '제 2 감지값'이라 함)를 데이터 프로세서(29)에 인가하는 근접 센서(11)와, 관성의 변화에 대한 감지값(동작 감지값)(이하, '제 3 감지값'이라 함)을 감지하여 데이터 프로세서(29)에 인가하는 동작 센서(13)(예를 들면, 관성 측정(IMU) 센서)와, 광혈류량에 대한 감지값(이하, '제 4 감지값'이라 함)을 감지하여 데이터 프로세서(29a)에 인가하는 광혈류량(PPG) 센서(15)와, 데이터 프로세서(29)로부터의 광 제어 신호에 따라서 광 관통홀을 통하여 광(근적외선 등)을 조사하는 광 조사부(17)와, 본체부(31)의 수용 공간에 장착되며 상술된 구성요소들을 제어하여 음향 방출과 전화 통화 등의 기능을 수행하며, 제 1 감지값을 보정하여 사용자의 심부 체온을 보다 정밀하게 산정할 수 있는 데이터 프로세서(29) 등을 포함하여 구성된다. 다만, 전원부(1)와, 스피커(3)와, 마이크(5)와, 통신부(7)와, FIR 온도 센서(9)와, 근접 센서(11)와, 동작 센서(13)와, PPG 센서(15) 등은 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 쉽게 인식되는 기술에 해당하여, 그 설명이 생략된다.
광 조사부(17)는 데이터 프로세서(29)에 의해 제어되며, 650 ~ 1,300nm 범위의 가시광선 및 근적외선 대역의 광을 조사하는 복수의 광소자를 포함하여 구성되며, 예를 들면, LED 소자들을 포함하여 구성된다.
데이터 프로세서(29)는 제 1 감지값을 보정하여 보다 정밀한 고막 온도나 심부 체온을 산정하기 위한 프로세서(예를 들면, CPU, MCU, MICROPROCESSOR 등)와, 제 1 내지 제 4 감지값과, 심부 체온 산정을 위해 제 1 감지값을 보정하기 위한 보정 데이터와, 심부 체온과 인체 리듬(Circadian rhythm)을 이용한 수면 품질 예측을 위한 예측 데이터와, 심부 체온 및 심박 변이도(HRV)를 이용한 사용자의 감정 분석을 위한 분석 데이터와, 심부 체온으로부터 사용자의 건강 상태를 판단하여 사용자에 대한 광조사 기능을 수행하기 위한 광 조사 데이터 등을 저장하는 저장공간(예를 들면, 메모리 등) 등을 포함하여 구성된 전기적 또는 전자적 회로로 구성된다.
보정 데이터는 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위한 제 1 데이터와, 제 2 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위한 제 2 데이터와, 제 3 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위한 제 3 데이터와, 제 4 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위한 제 4 데이터와, 고막 온도로부터 심부 체온을 산정하거나 예측하는 제 5 데이터와, 인체의 복수의 위치들(예를 들면, 이마, 손바닥 등) 각각에서의 제 1 감지값들로부터 심부 체온을 산정하거나 예측하는 제 6 데이터 중의 적어도 하나 이상의 데이터를 포함한다. 다만, 제 5 데이터는 필수적으로 구비될 수 있다.
제 1 데이터는 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위해 인공 지능에 의해 기계 학습된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하여 구성된다. 또한, 제 1 데이터는 무선 이어버드 장치(30L, 30R) 각각으로부터의 제 1 감지값들을 비교하여, 평균을 내거나 가중치를 적용하여 공통 감지값을 산정하고, 공통 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위해 인공 지능에 의해 기계 학습된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하여 구성될 수도 있다.
또한, 제 2 데이터는 FIR 온도 센서(9)가 피부에 접촉되지 않고 이격될 경우, 제 1 감지값이 외부 공기 온도에 영향을 받게 되어 제 1 감지값의 정확성이 낮아지는 점을 해결하기 위한 것이다. 즉, 제 2 데이터는 측정 거리인 제 2 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위해 인공 지능에 의해 기계 학습된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하여 구성된다.
또한, 제 3 데이터는 사용자의 운동량이나 운동 정도에 따라서 제 1 감지값이 영향을 받을 수 있기에, 사용자의 운동량이나 운동 정도를 반영하는 관성의 변화에 대한 감지값인 제 3 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위해 인공 지능에 의해 기계 학습된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하여 구성된다.
또한, 제 4 데이터는 자율신경계(ANS), 말초신경계(PNS), 몸신경계(SNS)의 영향 또는 변화 영향에 따라서 심부 체온이 영향을 받는 것을 고려하기 위한 것으로, 제 4 감지값으로부터 심박변이도(HRV)를 산정하고, 산정된 심박 변이도를 통해 자율신경계(ANS), 말초신경계(PNS), 몸신경계(SNS) 정보를 분석하고, 분석된 자율신경계(ANS), 말초신경계(PNS), 몸신경계(SNS) 정보를 고려하여 제 1 감지값을 보정하여 고막 온도를 산정하거나 예측하기 위해 인공 지능에 의해 기계 학습된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하여 구성된다.
또한, 제 5 데이터는 고막 온도로부터 심부 체온을 산정하기 위해 인공 지능에 의해 기계 학습되어 산출된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하거나 이미 알려진 수식 등을 포함하여 구성된다.
또한, 제 6 데이터는 인체의 복수의 위치들(예를 들면, 좌우측 이각들, 이마, 손바닥 등) 각각에서의 제 1 감지값들로부터 심부 체온을 산정하거나 예측하기 위해 인공 지능에 의해 기계 학습되어 산출된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하여 구성된다.
다음으로, 예측 데이터는 상술된 보정 데이터에 의해서 산정된 심부 체온으로부터 사용자의 수면 품질을 예측하기 위해 인공 지능에 의해 학습된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함하여 구성된다. 예측 데이터는 인체 리듬 또는 생체 리듬(Circadian Rhythm(Sleep-wake circadian cycle, 활동일주기, 일주율))을 포함한다. 이 인체 리듬은 사람뿐만 아니라, 식물, 동물, 균류, 심지어 박테리아까지 포함하는 지구 상의 생명체들에서 생화학적, 생리학적 또는 행동학적 흐름이 거의 24시간 주기로 나타나는 현상에 해당된다. 인간은 대략 23.5시간에서 24.65시간 주기를 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 이 인체 리듬 내에서 심부 체온도 변화가 이루어지게 되며, 이러한 심부 체온의 변화나 변화 정도나 변화 패턴 등 이용하여 사용자의 수면 품질(수면 시간 및 질)도 예측될 수 있다. 따라서, 예측 데이터는 연속적인 심부 체온 정보와 수면 품질 간의 상관 관계를 인공 지능에 의해 회귀(regression) 학습되어 산출된 수식이나 데이터 테이블 등을 포함한다. 연속적인 심부 체온 정보는 사용자가 수면 중에 산정된 심부 체온들이나 사용자가 일과 중에 산정된 심부 체온들 중의 적어도 하나 이상을 포함한다. FIR 온도 센서(9)는 실시간으로 또는 일정 시간 간격으로 제 1 감지값을 데이터 프로세서(29)에 인가하고, 데이터 프로세서(29)는 상술된 보정 데이터를 판독하여 제 1 감지값에 대응하는 심부 체온을 실시간으로 또는 일정 시간 간격으로 산정하여, 이 산정된 심부 체온들을 포함하는 연속적인 심부 체온 정보를 생성한다.
다음으로, 분석 데이터는 심부 체온 및 심박 변이도(HRV) 각각으로부터 사용자의 감정 상태를 분석할 수 있다는 점을 이용하기 위한 것으로서, 심부 체온과 심박 변이도(HRV) 각각으로부터 감정 상태를 분석하거나 심부 체온과 심박 변이도 모두를 고려하거나 반영하여 감정 상태를 분석하기 위한 데이터(예를 들면, 알고리즘 등) 등을 포함하여 구성된다.
다음으로, 광 조사 데이터는 심부 체온으로부터 사용자의 건강 상태를 판단하기 위한 판단 데이터와, 판단된 건강 상태를 호전시키거나 개선하기 위해 사용자에 대한 광조사 기능을 수행하기 위한 광 조사 특성 데이터 등을 포함하여 구성된다.
심부 체온에 대응하여 사용자의 건강 상태가 하기의 표 1과 같이 알려져 있다.
심부 체온(℃) 건강 상태
40 이상 열사병에 의한 사망
37.5 ~ 40미만 고열증, 운동 및 보통의 열
36 ~ 37.5 미만 안정 상태에서의 정상 범위
30 ~ 36 미만 저체온증
30 미만 의식 소실, 심실세동에 의한 사망
표 1와 같은 데이터를 이용할 경우, 심부 체온에 따른 건강 상태에 대한 판단이나 확인이 가능하다. 다만, 심부 체온의 범위는 예시적이며 가변 가능하다. 판단 데이터는 표 1과 같이 심부 체온과 건강 상태 간의 대응 관계에 대한 데이터를 포함한다.
광 조사 특성 데이터는 판단된 건강 상태를 호전시키거나 치료하기 위한 광의 파장, 주파수, 광의 조사 시간, 광의 세기 등을 포함한다.
데이터 프로세서(29)는 보다 정확한 심부 체온을 산정하거나 예측하는 제 1 과정과, 제 1 과정에서의 심부 체온을 이용한 수면 품질을 판단하는 제 2 과정과, 제 1 과정에서의 심부 체온을 이용한 감정 분석을 수행하는 제 3 과정과, 제 1 과정에서의 심부 체온을 이용한 건강 상태의 판단과 그에 대응하는 광 조사를 수행하는 제 4 과정 등을 수행하며, 하기에서 상세하게 기재된다.
체온 측정 시스템은 무선 이어버드 장치(30)와 무선 통신을 수행하는 전자 통신 장치(50)를 포함하여 구성된다.
전자 통신 장치(50)는 예를 들면 스마트폰, 테블릿 pc 등과 같은 정보 통신 기기이며, 사용자로부터의 입력(심부 체온 산정, 수면 품질 판단, 감정 분석, 광조사 수행 등)을 획득하여 데이터 프로세서(59)에 인가하는 입력부(51)와, 심부 체온, 수면 품질, 분석된 감정, 건강 상태 등을 표시하는 표시부(53)와, 무선 이어버드 장치(30)와 무선 통신을 수행하는 통신부(57)와, 상술된 구성요소들을 제어하여 제 1 내지 제 4 과정 각각을 수행하는 데이터 프로세서(59) 등을 포함하여 구성된다. 다만, 전원부(미도시)와, 입력부(51)와, 표시부(53) 등은 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 쉽게 인식되는 기술에 해당되어, 그 상세한 설명이 생략된다.
데이터 프로세서(59)는 고유의 기능(예를 들면, 전화 통화, 영상 재생 등)과 심부 체온의 산정 및 심부 체온과 관련된 수면 품질의 분석, 감정 분석, 건강 상태의 판단 및 광 조사 기능 등을 수행하는 프로세서(예를 들면, CPU, MCU, MICROPROCESSOR 등)과, 상술된 제 1 내지 제 4 감지값과, 심부 체온 산정을 위해 제 1 감지값을 보정하기 위한 보정 데이터와, 심부 체온과 인체 리듬(Circadian rhythm)을 이용한 수면 품질 예측을 위한 예측 데이터와, 심부 체온 및 심박 변이도(HRV)를 이용한 사용자의 감정 분석을 위한 분석 데이터와, 심부 체온으로부터 사용자의 건강 상태를 판단하여 사용자에 대한 광조사 기능을 수행하기 위한 광 조사 데이터 등을 저장하는 저장공간(예를 들면, 메모리 등) 등을 포함하여 구성된 전기적 또는 전자적 회로로 구성된다.
데이터 프로세서(29)는 제 1 내지 제 4 감지값, 예측된 수면 품질, 분석된 감정, 판단된 건강 상태 중의 적어도 하나 이상을 통신부(7)를 통하여 전자 통신 장치(50)로 전송하고, 데이터 프로세서(59)는 통신부(57)를 통하여 수신하여 저장할 수 있다.
본 발명에서 수행되는 보다 정확한 심부 체온을 산정하거나 예측하는 제 1 과정과, 제 1 과정에서의 심부 체온을 이용한 수면 품질을 판단하는 제 2 과정과, 제 1 과정에서의 심부 체온을 이용한 감정 분석을 수행하는 제 3 과정과, 제 1 과정에서의 심부 체온을 이용한 건강 상태의 판단과 그에 대응하는 광 조사를 수행하는 제 4 과정은 무선 이어버드(30R)의 데이터 프로세서(29)나 무선 이어버드(30L)의 데이터 프로세서(29)나 데이터 프로세서(59)에서 수행될 수 있으며, 예시적으로 데이터 프로세서(29)가 수행하는 제 1 내지 제 4 과정이 순서대로 설명된다.
먼저, 제 1 과정에서, 데이터 프로세서(29)는 보정 데이터를 판독하여 제 1 감지값을 제 1 데이터에 따라서 보정 처리하여 고막 온도를 산정하거나 예측한다. 연속적으로, 데이터 프로세서(29)는 제 5 데이터를 이용하여 산정되거나 예측된 고막 온도를 처리하여 심부 체온을 산정하거나 예측한다.
또한, 제 1 과정의 다른 실시예로서, 데이터 프로세서(29)는 보정 데이터를 판독하여 제 1 감지값을 제 2 데이터에 따라서 보정 처리하여 고막 온도를 산정하거나 예측한다. 연속적으로, 데이터 프로세서(29)는 제 5 데이터를 이용하여 산정되거나 예측된 고막 온도를 처리하여 심부 체온을 산정하거나 예측한다.
또한, 제 1 과정의 다른 실시예로서, 데이터 프로세서(29)는 보정 데이터를 판독하여 제 1 감지값을 제 3 데이터에 따라서 보정 처리하여 고막 온도를 산정하거나 예측한다. 연속적으로, 데이터 프로세서(29)는 제 5 데이터를 이용하여 산정되거나 예측된 고막 온도를 처리하여 심부 체온을 산정하거나 예측한다.
또한, 제 1 과정의 다른 실시예로서, 데이터 프로세서(29)는 보정 데이터를 판독하여 제 1 감지값을 제 4 데이터에 따라서 보정 처리하여 고막 온도를 산정하거나 예측한다. 연속적으로, 데이터 프로세서(29)는 제 5 데이터를 이용하여 산정되거나 예측된 고막 온도를 처리하여 심부 체온을 산정하거나 예측한다.
또한, 제 1 과정의 다른 실시예로서, 데이터 프로세서(29)는 보정 데이터를 판독하여 복수의 제 1 감지값들을 제 6 데이터에 따라서 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하거나 예측한다. 이 경우, 복수의 무선 이어버드(30R, 30L) 각각이 인체의 서로 다른 위치에 접촉되도록, 데이터 프로세서(29)는 스피커(3)를 통하여 제 1 감지값들이 측정되어야 할 위치들을 음성으로 안내할 수도 있다.
상술된 제 1 과정에서, 데이터 프로세서(29)는 제 1 감지값으로부터 고막 온도를 산정하거나 예측하지 않고, 심부 체온으로 직접적으로 산정하거나 예측하는 보정 데이터를 저장하여 이용할 수도 있다. 다만, 이 경우도, 제 1 감지값과 고막 온도 간의 차이, 피부와의 비접촉 시의 이격 간격, 운동량이나 운동 정도, 심박 변이도, 복수의 감지 위치들 간의 온도 차이 등도 고려된다.
다음으로, 제 2 과정에서 데이터 프로세서(29)는 예측 데이터를 판독하고, 연속적인 심부 체온 정보를 판독된 예측 데이터에 따라서 분석하여 사용자의 수면 품질을 판단하고, 판단된 수면 품질을 저장한다. 또한, 데이터 프로세서(29)는 수면 품질을 통신부(7)를 통하여 전자 통신 장치(50)로 전송할 수도 있다.
다음으로, 제 3 과정에서 데이터 프로세서(29)는 제 4 감지값으로부터 심박 변이도를 산정하고, 분석 데이터를 판독하고, 심부 체온이나 심박 변이도(HRV) 중의 적어도 하나 이상을 이용하여 사용자의 감정 분석하여 분석된 감정 정보를 저장한다. 또한, 데이터 프로세서(29)는 분석된 감정 정보를 통신부(7)를 통하여 전자 통신 장치(50)로 전송할 수도 있다.
다음으로, 제 4 과정에서 데이터 프로세서(29)는 광 조사 데이터를 판독하고, 심부 체온에 따른 건강 상태를 판단하고, 판단된 건강 상태에 따른 광 조사 특성을 결정하고, 결정된 광 조사 특성에 따라서 광 조사부(17)를 제어하여 광 조사 기능을 수행한다. 데이터 프로세서(29)는 판단된 건강 상태를 통신부(7)를 통하여 전자 통신 장치(50)로 전송한다.
데이터 프로세서(29)는 제 1 내지 제 4 과정을 반복적으로 수행하여, 사용자의 심부 체온을 연속적으로 산정하며 사용자의 상태(수면 품질, 건강 상태, 감정 상태 등)의 변화 등을 지속적으로 추적하며, 특히 제 4 과정에서의 광 조사 기능이 사용자의 상태나 상태 변화에 따라서 반복적으로 수행되도록 하여 바이오피드백 기능을 수행한다.
데이터 프로세서(59)는 입력부(51)를 통하여 사용자로부터 제 1 내지 제 4 과정 각각에 대응하는 입력을 획득하여 통신부(57)를 통하여 제 1 내지 제 4 과정 각각에 대한 수행 명령을 무선 이어버드 장치(30)로 전송한다. 무선 이어버드 장치(30)의 데이터 프로세서(29)는 수행 명령을 통신부(7)를 수신하여 제 1 내지 제 4 과정 각각을 수행하고, 그 수행 결과인 심부 체온, 건강 상태, 수면 품질, 감정 등을 통신부(7)를 통하여 전자 통신 장치(50)로 전송한다.
다양한 실시 예에 따른 장치(예: 프로세서 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는, 예컨대, 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들면, 메모리가 될 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM, DVD(Digital Versatile Disc), 자기-광 매체(magnetoopticalmedia)(예: 플롭티컬 디스크(floptical disk)), 하드웨어 장치(예: ROM, RAM, 또는 플래시 메모리 등)등을 포함할 수 있다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 다양한 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.
다양한 실시 예에 따른 프로세서 또는 프로세서에 의한 기능들은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 실행될 수 있다. 또한, 일부 동작은 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형의 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
30: 무선 이어버드 장치 50: 전자 통신 장치

Claims (9)

  1. 사용자가 귀에 착용한 때 전면부가 사용자의 이각에 접하거나 근접하는 본체부와;
    본체부의 하단에 연결되는 연장부로 구성되는 적어도 하나 이상의 무선 이어버드로 구성되며,
    적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부의 전면부에는 음 방출홀과, 온도 센서가 형성되며,
    본체부의 수용 공간에 장착되며 온도 센서로부터의 제 1 감지값을 인가 받아 인공 지능에 의해 학습된 분석 데이터를 이용하여 심부 체온을 산정하는 데이터 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부에는 사용자의 피부와의 거리를 측정하는 근접 센서가 장착되며,
    데이터 프로세서는 근접 센서로부터의 측정된 거리인 제 2 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부에는 사용자의 운동량이나 운동 정보인 제 3 감지값을 감지하는 동작 센서가 장착되며,
    데이터 프로세서는 동작 센서로부터의 제 3 감지값을 고려하여 제 1 감지값을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    적어도 하나의 무선 이어버드의 본체부에는 광혈류량 센서가 장착되며,
    데이터 프로세서는 광혈류량 센서로부터의 광혈류량인 제 4 감지값으로부터 심박 변이도를 산정하고, 산정된 심박 변이도를 고려하여 제 1 감지값을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    데이터 프로세서는 복수의 무선 이어버드 각각이 복수의 위치들로부터의 제 1 감지값들을 보정 처리하여 고막 온도나 심부 체온을 산정하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중의 어느 한 항에 있어서,
    데이터 프로세서는 인체 리듬과 심부 체온 간의 상관 관계에 대한 예측 데이터를 이용하여 연속적인 심부 체온들로부터 사용자의 수면 품질을 판단하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  7. 제 4 항에 있어서,
    데이터 프로세서는 감정 분석을 위한 분석 데이터를 판독하고, 심부 체온이나 심박 변이도 중의 적어도 하나 이상을 이용하여 사용자의 감정 분석하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  8. 제 1 항 내지 제 5 항 중의 어느 한 항에 있어서,
    데이터 프로세서는 판단 데이터를 이용하여 심부 체온에 따른 건강 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    적어도 하나 이상의 무선 이어버드의 본체부에는 광 조사부가 장착되며,
    데이터 프로세서는 판단된 건강 상태에 따라 광 조사부를 제어하여 광 조사 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 무선 이어버드 장치.
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